【摘 要】
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针对初始故障信号不稀疏难于判断的问题,在非负Tucker 3分解（NTD）的基础上,提出了一种基于NTD的稀疏分量分析（SCA）处理二次特征信号的方法.同时,为了克服NTD算法收敛慢、易陷入过
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针对初始故障信号不稀疏难于判断的问题,在非负Tucker 3分解（NTD）的基础上,提出了一种基于NTD的稀疏分量分析（SCA）处理二次特征信号的方法.同时,为了克服NTD算法收敛慢、易陷入过拟合等局限性,对分解因子增加了非负约束,并提出了对分解因子一次更新的算法.对比传统的最小交替二乘法,该更新算法能一次性地计算所有分解因子,避免了计算大规模的Jacobian矩阵,从而较大地提高了算法的效率.实验结果表明：NTD和SCA相结合的方法（SCA_NTD）只需迭代约150步可达到收敛,而且在频谱稀疏性处理方面
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